TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса
Обратно към каналите

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #43 · 8.06

Прегледай публикациятаВиж оригинала

Умение признавать свои ошибки — современная вежливость больших корпораций. Бывают непопулярные у народа решения, которые продиктованы бизнесом (например, Фейсбук забит визуальным мусором и не собирается это менять). Бывают решения, которые изначально приняты сознательно, потому что думали, что так будет лучше, но когда стало понятно, что решение плохое, компания не захотела показаться глупой и выдала проблемы за особую идеологию (отсутствие возможности редактировать твиты в Twitter; отсутствие возможности адекватно прикреплять картинку к посту в Telegram). Бывают решения от лени, когда какой-то момент вообще не продумывали (неправильный визуальный акцент на номера телефонов вместо имён в групповых чатах WhatsApp; отсутствие возможности отправить альбом отложенным сообщением в Telegram). Бывают решения от незнания, когда люди некомпетентны или не очень понимают, что делают (бардак на вкладке «сервисы» ВКонтакте). А бывают решения, про которые стало понятно, что они плохие, и компания их откатывает. Это большая редкость. Подумать только: компания признаёт ошибку и делает обратно как удобнее. Вы, наверное, помните ситуацию с Кинопоиском: всем включили новый интерфейс, люди стали жаловаться, и компания вернула старый интерфейс, а в новый начала перерабатывать его постепенно. Но тут глобальное изменение вызвало глобальное недовольство, был реальный риск снижения пользовательской базы. А вот вчера на WWDC показали, что Apple возвращает в iOS 15 карусель выбора времени для будильника. Изменение интерфейса этой карусели — одно из худших дизайнерских решений Apple за всё время. Выбирать время стало значительно неудобнее. В то же время это мелочь, из-за которой никто не перестал бы пользоваться айфоном. Особенно когда речь идёт об оголтелых Apple-фанатах: им можно продать даже куда более абсурдные и корявые вещи, всё стерпят. Однако же компания решила вернуть предыдущий вид карусели, очевидно более дружественный и понятный. Кажется, такие случаи в наше время — большая редкость. #gadgets

Hashtags

#gadgets
Резултати

Намерени 20 подобни публикации

Търсене: #train

当前筛选 #train清除筛选
Voir de ses propres yeux

@voir_yeux · Post #12448 · 07.04.2026 г., 14:03

Намери подобниПрегледай

🇫🇷 La situation sur les lieux de la collision entre un train à grande vitesse (TGV) et un poids lourd transportant du matériel militaire dans la commune de Nœux-les-Mines (Pas‑de‑Calais), dans le nord de la France. #france#train#collision

Hashtags

#france#train#collision
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9694 · 19.03.2026 г., 09:05

Намери подобниПрегледай

🌟Unsloth Studio: опенсорный no-code веб-интерфейс для LLM. Unsloth Studio - это локальный комбайн, который объединяет подготовку данных, обучение, инференс и экспорт модели в одном месте. Под капотом кастомные Triton-ядра с собственным backprop. По сравнению со стандартными CUDA-реализациями это дает 2х прирост скорости обучения и снижение потребления по VRAM на 70%. Поддерживаются полный файн-тюнинг, претрейн, LoRA, QLoRA, 4-bit, 16-bit и FP8. Всего совместимо более 500 моделей, включая Llama 4, Qwen 3.5 и Gemma 3. Для работы с данными есть визуальный нодовый редактор Data Recipes. Studio принимает PDF, DOCX, CSV и JSONL, генерирует синтетические датасеты и автоматически конвертирует данные в форматы ChatML или Alpaca. Помимо стандартного SFT, Studio умеет в GRPO, которая не требует отдельной critic-модели и потребляет на 80% меньше VRAM, что делает обучение ризонинг-моделей реалистичным на локальном железе. Модели на 8B и 70B параметров (например, Llama 3.1, Llama 3.3, DeepSeek-R1) можно файн-тюнить на одной RTX 4090 или 5090, а не на кластере, но есть и поддержка multi-GPU. В режиме инференса Studio умеет: tool calling, выполнение кода прямо в чате, работу с изображениями, аудио, PDF и DOCX. Из коробки - веб-поиск и автонастройка параметров инференса. Экспорт результатов - одной кнопкой в GGUF, vLLM или Ollama. Studio сама мерджит LoRA-адаптеры с базовой моделью. Работает на Windows, Linux и macOS (на Mac пока только инференс, поддержка MLX-обучения анонсирована), есть Docker. AMD-пользователи могут обучать через Unsloth Core, поддержка в Studio обещана позже. 📌Лицензирование: AGPL-3.0. 🟡Документация 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#Framework#Train#UnslothStudio

Hashtags

#ai#ml#llm#framework#train#unslothstudio
12
← ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща →